Zakaj moramo sploščiti slike, preden jih posredujemo skozi omrežje?
Sploščitev slik, preden jih prenesemo skozi nevronsko mrežo, je ključni korak v predprocesiranju slikovnih podatkov. Ta postopek vključuje pretvorbo dvodimenzionalne slike v enodimenzionalno matriko. Primarni razlog za sploščitev slik je pretvorba vhodnih podatkov v obliko, ki jo nevronski sistem zlahka razume in obdela.
Opišite arhitekturo modela nevronske mreže, ki se uporablja za klasifikacijo besedila v TensorFlow.
Arhitektura modela nevronske mreže, ki se uporablja za klasifikacijo besedil v TensorFlow, je ključna komponenta pri oblikovanju učinkovitega in natančnega sistema. Klasifikacija besedila je temeljna naloga pri obdelavi naravnega jezika (NLP) in vključuje dodeljevanje vnaprej določenih kategorij ali oznak besedilnim podatkom. TensorFlow, priljubljeno odprtokodno ogrodje strojnega učenja, zagotavlja prilagodljivo
Razložite arhitekturo nevronske mreže, uporabljene v primeru, vključno z aktivacijskimi funkcijami in številom enot v vsaki plasti.
Arhitektura nevronske mreže, uporabljene v primeru, je nevronska mreža s posredovanjem podatkov s tremi plastmi: vhodna plast, skrita plast in izhodna plast. Vhodni sloj je sestavljen iz 784 enot, kar ustreza številu slikovnih pik na vhodni sliki. Vsaka enota v vhodni plasti predstavlja intenzivnost